买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于AIS数据的拖轮作业状态自动识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121117424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511666463.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于AIS数据的拖轮作业状态自动识别方法是由冯宏祥;林琴;杨忠振设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AIS数据的拖轮作业状态自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶交通管理技术领域，尤其是涉及一种基于AIS数据的拖轮作业状态自动识别方法，所述方法包括如下步骤：采集拖轮的AIS数据并进行预处理，进而采用基于航速阈值的滑动窗口法对拖轮轨迹进行划分，初步区分拖轮状态；基于对所述拖轮状态的区分结果，从拖轮的每个航行段中提取统计特征与描述性特征，构建拖轮状态特征向量；根据所述拖轮状态特征向量，使用第一状态分类模型将拖轮的所述航行段分类为巡航状态和辅助靠离泊状态；基于拖轮的航速动态特征，进一步将所述辅助靠离泊状态划分为辅助靠泊状态与辅助离泊状态。本发明能够精准识别拖轮细粒度作业行为，提高港口拖轮监管的效率和智能化程度，进而提升港口调度效率与安全管理水平。

本发明授权一种基于AIS数据的拖轮作业状态自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AIS数据的拖轮作业状态自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集拖轮的AIS数据并进行预处理，进而采用基于航速阈值的滑动窗口法对拖轮轨迹进行划分，初步区分拖轮状态； 基于对所述拖轮状态的区分结果，从拖轮的每个航行段中提取统计特征与描述性特征，构建拖轮状态特征向量； 所述统计特征包括航速特征、航向特征和空间特征，所述航速特征包括平均航速、最大航速、最大航速变化量、航速变化量中位数、航速变化量绝对值之和和航速变化量均值，所述航向特征包括航向变化量均值、航向变化量最大值、航向变化量中位数和航向变化范围，空间特征为轨迹段首尾点直线距离； 各项统计特征依次满足如下关系： 其中，为平均航速，n为航行段中内的AIS数据条数，为第k艘拖轮在时间点的平滑航速，，为最大航速，为最大航速变化量，为第k艘拖轮在时间点的平滑航速，为航速变化量中位数，表示取中位数，为航速变化量绝对值之和，为航速变化量均值，为航向变化量均值，为第k艘拖轮在时间点的航向，为第k艘拖轮在时间点的航向，为航向变化量最大值，为航向变化量中位数，为航向变化范围，为轨迹段首尾点直线距离，为点与点之间的距离，为第k艘拖轮在时间点的经度，为第k艘拖轮在时间点的纬度； 所述描述性特征包括航速变化比值、首尾点距离比、最大距离比和重叠率； 各项描述性特征依次满足如下关系： 其中，为航速变化比值，为首尾点距离比，为航行段内最大直线距离，为最大距离比，为航行段内的总航程，为重叠率，为航行段内进入重叠网格计数，为航行段内首次进入网格计数，const为放大系数； 采集历史上拖轮在所述航行段的历史AIS数据和历史航行状态，并获取拖轮的历史统计特征和历史描述性特征； 使用所述历史航行状态、所述历史统计特征和所述历史描述性特征构建模型训练数据集； 利用所述模型训练数据集和全连接神经网络构建第一状态分类模型； 将所述拖轮状态特征向量输入所述第一状态分类模型，进而输出航行状态，所述航行状态包括巡航状态和辅助靠离泊状态； 基于拖轮的航速动态特征，进一步将所述辅助靠离泊状态划分为辅助靠泊状态与辅助离泊状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波大学，其通讯地址为：315211 浙江省宁波市江北区风华路818号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。